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   neunux的回复  | 数螺 | NAUT IDEA
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      <a href="/databee">
       <p>
        数螺
       </p>
      </a>
     </div>
     <div class="hidden-xs col-sm-6 text-right">
      <p>
       致力于数据科学的推广和知识传播
      </p>
     </div>
    </div>
   </div>
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  <div class="container text-center">
   <h1>
    neunux的回复
   </h1>
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         <h1 class="entry-title">
          neunux
         </h1>
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              <li class="">
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                <a class="url fn n" href="http://cos.name/cn/profile/785/" rel="me" title="neunux的档案">
                 档案
                </a>
               </span>
              </li>
              <li class="">
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              </li>
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                 创建的回复
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               </span>
              </li>
              <li class="">
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                 收藏夹
                </a>
               </span>
              </li>
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             <h2 class="entry-title">
              回复的主题
             </h2>
             <div class="bbp-user-section">
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                查看 14 个帖子 - 1 到 14（总计 14 个）
               </div>
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              </div>
              <ul class="forums bbp-replies" id="topic-0-replies">
               <li class="bbp-header">
                <div class="bbp-reply-author">
                 作者
                </div>
                <!-- .bbp-reply-author -->
                <div class="bbp-reply-content">
                 帖子
                </div>
                <!-- .bbp-reply-content -->
               </li>
               <!-- .bbp-header -->
               <li class="bbp-body">
                <div class="bbp-reply-header" id="post-255130">
                 <div class="bbp-meta">
                  <span class="bbp-reply-post-date">
                   2008年9月22日 下午2:44
                  </span>
                  <span class="bbp-header">
                   回复：
                   <a class="bbp-topic-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/12064/">
                    第一届中国R语言会议通知【2008-12-09更新，会议地点更改！】
                   </a>
                  </span>
                  <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/12064/page/2/#post-255130">
                   17 楼
                  </a>
                  <span class="bbp-admin-links">
                  </span>
                 </div>
                 <!-- .bbp-meta -->
                </div>
                <!-- #post-255130 -->
                <div class="odd bbp-parent-forum-986 bbp-parent-topic-12064 bbp-reply-position-17 user-id-785 post-255130 reply type-reply status-publish hentry">
                 <div class="bbp-reply-author">
                  <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/785/" rel="nofollow" title="查看neunux的档案">
                   <img src="http://sdn.geekzu.org/avatar/dcb6b518ca797af2c691a799eece625c?s=80&amp;d=monsterid&amp;r=g"/>
                  </a>
                  <br/>
                  <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/785/" rel="nofollow" title="查看neunux的档案">
                   neunux
                  </a>
                  <br/>
                  <div class="bbp-author-role">
                   普通会员
                  </div>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-author -->
                 <div class="bbp-reply-content">
                  <p>
                   还要出论文或摘要吗？这个有点困难，新手入门很难做到。
                  </p>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-content -->
                </div>
                <!-- .reply -->
                <div class="bbp-reply-header" id="post-231445">
                 <div class="bbp-meta">
                  <span class="bbp-reply-post-date">
                   2007年8月20日 上午2:43
                  </span>
                  <span class="bbp-header">
                   回复：
                   <a class="bbp-topic-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/7425/">
                    哪里可以下载splus? [Insightful公司提供免费学生版]
                   </a>
                  </span>
                  <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/7425/#post-231445">
                   11 楼
                  </a>
                  <span class="bbp-admin-links">
                  </span>
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                </div>
                <!-- #post-231445 -->
                <div class="even bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-7425 bbp-reply-position-11 user-id-785 post-231445 reply type-reply status-publish hentry">
                 <div class="bbp-reply-author">
                  <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/785/" rel="nofollow" title="查看neunux的档案">
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                  </a>
                  <br/>
                  <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/785/" rel="nofollow" title="查看neunux的档案">
                   neunux
                  </a>
                  <br/>
                  <div class="bbp-author-role">
                   普通会员
                  </div>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-author -->
                 <div class="bbp-reply-content">
                  <p>
                   8楼的问题其实没有什么意义，不让讨论不等于是否使用，论坛已经提供了很丰富的信息，还有一些信息你可以在别处找到。尽管知无不言，但是一些规则总还是要适当遵守的。
                  </p>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-content -->
                </div>
                <!-- .reply -->
                <div class="bbp-reply-header" id="post-230551">
                 <div class="bbp-meta">
                  <span class="bbp-reply-post-date">
                   2007年8月7日 下午3:42
                  </span>
                  <span class="bbp-header">
                   回复：
                   <a class="bbp-topic-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/7291/">
                    新手请教关于判别分析的问题
                   </a>
                  </span>
                  <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/7291/#post-230551">
                   4 楼
                  </a>
                  <span class="bbp-admin-links">
                  </span>
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                  <br/>
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                 <div class="bbp-reply-content">
                  <p>
                   呵呵，主要是怕投文章的时候评审人提问题
                  </p>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-content -->
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                   2007年7月2日 下午3:44
                  </span>
                  <span class="bbp-header">
                   回复：
                   <a class="bbp-topic-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/6870/">
                    关于简单效应
                   </a>
                  </span>
                  <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/6870/page/2/#post-228498">
                   20 楼
                  </a>
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                <!-- #post-228498 -->
                <div class="even bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-6870 bbp-reply-position-20 user-id-785 topic-author post-228498 reply type-reply status-publish hentry">
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                 <!-- .bbp-reply-author -->
                 <div class="bbp-reply-content">
                  <p>
                   忘了还有一点，就是求A BY B1/B2 和B BY A1/A2时，所使用的均方是否应该不同？他们的自由度也不同？因为在计算A的主效应的时候（随机因素），使用的是SS被试（A）的均方，B和A*B则是用SSb×被试（A）的均方。
                  </p>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-content -->
                </div>
                <!-- .reply -->
                <div class="bbp-reply-header" id="post-228496">
                 <div class="bbp-meta">
                  <span class="bbp-reply-post-date">
                   2007年7月2日 下午3:23
                  </span>
                  <span class="bbp-header">
                   回复：
                   <a class="bbp-topic-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/6870/">
                    关于简单效应
                   </a>
                  </span>
                  <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/6870/page/2/#post-228496">
                   19 楼
                  </a>
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                <!-- #post-228496 -->
                <div class="odd bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-6870 bbp-reply-position-19 user-id-785 topic-author post-228496 reply type-reply status-publish hentry">
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                  <br/>
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                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-author -->
                 <div class="bbp-reply-content">
                  <p>
                   抱歉没有说清楚。这个是完全随机设计的，书中没有给出我这种设计（我们称为混合设计，重复测量一个因素的两因素设计）求简单效应F值的具体例子。
                   <br/>
                   在混合设计中，应该用B在A1上的均方除以(SSb*被试(A))的均方。其中SSb*被试(A)=SS被试内-SSB-SSAB, df=p*(n-1)。
                   <br/>
                   SS总变异=（SSa+SS被试（A）+（SSb+SSab+SSb×被试（A））。
                   <br/>
                   在这里，不太清楚B在A1上的均方该怎么求。
                   <br/>
                   增加这么多麻烦，实在不好意思！
                  </p>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-content -->
                </div>
                <!-- .reply -->
                <div class="bbp-reply-header" id="post-228490">
                 <div class="bbp-meta">
                  <span class="bbp-reply-post-date">
                   2007年7月2日 上午11:52
                  </span>
                  <span class="bbp-header">
                   回复：
                   <a class="bbp-topic-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/6870/">
                    关于简单效应
                   </a>
                  </span>
                  <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/6870/page/2/#post-228490">
                   17 楼
                  </a>
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                <!-- #post-228490 -->
                <div class="even bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-6870 bbp-reply-position-17 user-id-785 topic-author post-228490 reply type-reply status-publish hentry">
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                  </a>
                  <br/>
                  <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/785/" rel="nofollow" title="查看neunux的档案">
                   neunux
                  </a>
                  <br/>
                  <div class="bbp-author-role">
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                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-author -->
                 <div class="bbp-reply-content">
                  <p>
                   书中给出的计算方法是这样的：假设A和B的交互作用显著，数据表如下所示
                   <br/>
                   ————————————–
                   <br/>
                   B1           B1           sum
                   <br/>
                   ————————————–
                   <br/>
                   样本数=8
                   <br/>
                   A1   35            31              66
                   <br/>
                   A2   56            80              136
                   <br/>
                   ————————————–
                   <br/>
                   单元格内为该处理下所有样本反应结果之和。
                   <br/>
                   B在A1：平方和=(35^2)/8+(31^2)/8-(66^2)/(8*2)=1.000
                   <br/>
                   均方=平方和/df=1.000
                   <br/>
                   单元内误差=总平方和-A平方和-B平方和-AB平方和
                   <br/>
                   单元内误差自由度=pq（n-1）=28
                   <br/>
                   单元内误差均方=单元内误差/df
                   <br/>
                   F(1,28)=1.000/单元内误差均方
                   <br/>
                   这是计算B在A1水平上的简单效应的过程。如果都是一点一点算好像比较麻烦，也容易出错。如果R有现成的包就好了，也许有我不知道？
                  </p>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-content -->
                </div>
                <!-- .reply -->
                <div class="bbp-reply-header" id="post-228472">
                 <div class="bbp-meta">
                  <span class="bbp-reply-post-date">
                   2007年7月2日 上午3:19
                  </span>
                  <span class="bbp-header">
                   回复：
                   <a class="bbp-topic-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/6870/">
                    关于简单效应
                   </a>
                  </span>
                  <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/6870/#post-228472">
                   15 楼
                  </a>
                  <span class="bbp-admin-links">
                  </span>
                 </div>
                 <!-- .bbp-meta -->
                </div>
                <!-- #post-228472 -->
                <div class="odd bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-6870 bbp-reply-position-15 user-id-785 topic-author post-228472 reply type-reply status-publish hentry">
                 <div class="bbp-reply-author">
                  <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/785/" rel="nofollow" title="查看neunux的档案">
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                  </a>
                  <br/>
                  <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/785/" rel="nofollow" title="查看neunux的档案">
                   neunux
                  </a>
                  <br/>
                  <div class="bbp-author-role">
                   普通会员
                  </div>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-author -->
                 <div class="bbp-reply-content">
                  <p>
                   这个问题在不同学科中可能叫法不太一样。
                   <br/>
                   设计中一共有两个变量（variable), 或者叫因素（factor），分别是A和B。每一个变量/因素各有两个水平（Level），或者叫实验处理（treatment）。我们以接受实验处理的被试（比如白鼠）分配到每一个实验处理中的方式区分变量的性质。
                   <br/>
                   其中，变量A是随机分配的。比如要比较两种药物x和y对降低高血压的有效性，随机选取10只白鼠，并随机分配给x和y两种药物。变量B是重复测量的。比如刚才的例子中，我们还想考察药物在白天有效还是晚上有效。分配到A1中的白鼠先在晚上注射，然后再在白天注射（在白鼠之间平衡白天和晚上谁先注射的顺序）。A2的白鼠也是这样。因此，形成如下所示的设计：s1….s10为第1到第10个白鼠。
                   <br/>
                   ———————————————————————–
                   <br/>
                   A1                        A2
                   <br/>
                   ———————————————————————–
                   <br/>
                   B1        s1, s2, … s5            s6, s7, … s10
                   <br/>
                   B2        s1, s2, … s5            s6, s7, … s10
                   <br/>
                   ———————————————————————–
                   <br/>
                   不知道这个例子能否帮助说明我的问题。
                  </p>
                  <p>
                   其实除了这种设计以外，常用的还有A和B都是完全随机分配的，A和B都是重复测量的情况。
                  </p>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-content -->
                </div>
                <!-- .reply -->
                <div class="bbp-reply-header" id="post-228453">
                 <div class="bbp-meta">
                  <span class="bbp-reply-post-date">
                   2007年7月1日 上午7:42
                  </span>
                  <span class="bbp-header">
                   回复：
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                    关于简单效应
                   </a>
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                  <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/6870/#post-228453">
                   13 楼
                  </a>
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                </div>
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                <div class="even bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-6870 bbp-reply-position-13 user-id-785 topic-author post-228453 reply type-reply status-publish hentry">
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                  </a>
                  <br/>
                  <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/785/" rel="nofollow" title="查看neunux的档案">
                   neunux
                  </a>
                  <br/>
                  <div class="bbp-author-role">
                   普通会员
                  </div>
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                 <!-- .bbp-reply-author -->
                 <div class="bbp-reply-content">
                  <p>
                   我对R不是太了解。这个实验设计是两因素混合设计，一个是被试内变量，一个是被试间变量。交互作用显著以后，想看简单效应。这个问题在spss中比较清楚。
                   <br/>
                   进来对R比较感兴趣，如果转用R的话，希望R能够比较方便的实现研究中常用的一些分析，比如这个简单效应的问题。
                   <br/>
                   那么，如果是做跟spss一样的分析，R怎样呢？多谢指教！
                  </p>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-content -->
                </div>
                <!-- .reply -->
                <div class="bbp-reply-header" id="post-228420">
                 <div class="bbp-meta">
                  <span class="bbp-reply-post-date">
                   2007年6月30日 上午5:14
                  </span>
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                   回复：
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                    关于简单效应
                   </a>
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                   11 楼
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                </div>
                <!-- #post-228420 -->
                <div class="odd bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-6870 bbp-reply-position-11 user-id-785 topic-author post-228420 reply type-reply status-publish hentry">
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                  </a>
                  <br/>
                  <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/785/" rel="nofollow" title="查看neunux的档案">
                   neunux
                  </a>
                  <br/>
                  <div class="bbp-author-role">
                   普通会员
                  </div>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-author -->
                 <div class="bbp-reply-content">
                  <p>
                   &gt;library(contrast)
                  </p>
                  <p>
                   &gt;(dat=data.frame(y=round(c(910.22,809.32,1006.72,884.1,951.2,782,969.67,1066.03,806.24,701.72,881.67,813.44,1404,1201,1052.19,1044.26,1132.69,1033.91,1129.53,1023.88,1360.61,1582,1060.12,1104,1024,964.3,1125,1304.5,1184.97,1004.18,985,1161.12,996,763.57,1014,1041.34,1540,2877,1541.8,1254.49,1416.76,1353.62,1405.27,1719.33,1558,1854,1316.22,1472.39),2),a=gl(2,12,48),b=as.factor(rep(1:2, each = 24))))
                   <br/>
                   &gt;lmf=lm(y~a*b,data=dat)
                   <br/>
                   &gt;summary(lmf)
                   <br/>
                   Call:
                   <br/>
                   lm(formula = y ~ a * b, data = dat)
                  </p>
                  <p>
                   Residuals:
                   <br/>
                   Min      1Q  Median      3Q     Max
                   <br/>
                   -354.58 -119.21  -49.45   80.20 1267.93
                  </p>
                  <p>
                   Coefficients:
                   <br/>
                   Estimate Std. Error t value Pr(&gt;|t|)
                   <br/>
                   (Intercept)   881.86      72.01  12.246 9.07e-16 ***
                   <br/>
                   a2            295.49     101.84   2.901  0.00578 **
                   <br/>
                   b2            165.47     101.84   1.625  0.11136
                   <br/>
                   a2:b2         266.25     144.03   1.849  0.07124 .
                   <br/>
                   —
                   <br/>
                   Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
                  </p>
                  <p>
                   Residual standard error: 249.5 on 44 degrees of freedom
                   <br/>
                   Multiple R-Squared: 0.5601,     Adjusted R-squared: 0.5302
                   <br/>
                   F-statistic: 18.68 on 3 and 44 DF,  p-value: 5.823e-08
                  </p>
                  <p>
                   &gt; contrast(lmf,list(a='1',b='1'), list(a='2',b='1'))
                   <br/>
                   lm model parameter contrast
                  </p>
                  <p>
                   Contrast     S.E.    Lower    Upper    t df Pr(&gt;|t|)
                   <br/>
                   -295.4883 101.8443 -500.742 -90.2347 -2.9 44   0.0058
                  </p>
                  <p>
                   SPSS SYNTAX:
                   <br/>
                   *TWO-FACTOR MIXED EXPERIMENT ANOVA.
                   <br/>
                   *SIMPLE EFFECTS.
                   <br/>
                   MANOVA B1 B2 BY A(1,2)
                   <br/>
                   /WSFACTORS=B(2)
                   <br/>
                   /WSDESIGN
                   <br/>
                   /DESIGN
                   <br/>
                   /WSDESIGN=MWITHIN B(1) MWITHIN B(2)
                   <br/>
                   /DESIGN=A
                   <br/>
                   /WSDESIGN=B
                   <br/>
                   /DESIGN=MWITHIN A(1) MWITHIN A(2).
                  </p>
                  <p>
                   OUTPUT:
                   <br/>
                   * * * * * * A n a l y s i s   o f   V a r i a n c e — design   1 * * * * * *
                  </p>
                  <p>
                   Tests of Between-Subjects Effects.
                  </p>
                  <p>
                   Tests of Significance for T1 using UNIQUE sums of squares
                   <br/>
                   Source of Variation          SS      DF        MS         F  Sig of F
                  </p>
                  <p>
                   WITHIN CELLS         1711628.60      22  77801.30
                   <br/>
                   A                    2204529.82       1 2204529.8     28.34      .000
                  </p>
                  <p>
                   – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – –
                   <br/>
                   C
                  </p>
                  <p>
                   * * * * * * A n a l y s i s   o f   V a r i a n c e — design   1 * * * * * *
                  </p>
                  <p>
                   Tests involving 'B' Within-Subject Effect.
                  </p>
                  <p>
                   Tests of Significance for T2 using UNIQUE sums of squares
                   <br/>
                   Source of Variation          SS      DF        MS         F  Sig of F
                  </p>
                  <p>
                   WITHIN CELLS         1026646.75      22  46665.76
                   <br/>
                   B                    1069925.60       1 1069925.6     22.93      .000
                   <br/>
                   A BY B                212672.51       1 212672.51      4.56      .044
                  </p>
                  <p>
                   – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – –
                   <br/>
                   C
                  </p>
                  <p>
                   * * * * * * A n a l y s i s   o f   V a r i a n c e — design   2 * * * * * *
                  </p>
                  <p>
                   * * * * * * A n a l y s i s   o f   V a r i a n c e — design   2 * * * * * *
                  </p>
                  <p>
                   Tests involving 'MWITHIN B(1)' Within-Subject Effect.
                  </p>
                  <p>
                   Tests of Significance for T1 using UNIQUE sums of squares
                   <br/>
                   Source of Variation          SS      DF        MS         F  Sig of F
                  </p>
                  <p>
                   WITHIN+RESIDUAL       471086.56      22  21413.03
                   <br/>
                   MWITHIN B(1)        25442074.94       1  25442075   1188.16      .000
                   <br/>
                   A BY MWITHIN B(1)     523880.13       1 523880.13     24.47      .000
                  </p>
                  <p>
                   – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – –
                   <br/>
                   C
                  </p>
                  <p>
                   * * * * * * A n a l y s i s   o f   V a r i a n c e — design   2 * * * * * *
                  </p>
                  <p>
                   Tests involving 'MWITHIN B(2)' Within-Subject Effect.
                  </p>
                  <p>
                   Tests of Significance for T2 using UNIQUE sums of squares
                   <br/>
                   Source of Variation          SS      DF        MS         F  Sig of F
                  </p>
                  <p>
                   WITHIN+RESIDUAL      2267188.79      22 103054.04
                   <br/>
                   MWITHIN B(2)        42338925.14       1  42338925    410.84      .000
                   <br/>
                   A BY MWITHIN B(2)    1893322.20       1 1893322.2     18.37      .000
                  </p>
                  <p>
                   – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – –
                   <br/>
                   C
                  </p>
                  <p>
                   * * * * * * A n a l y s i s   o f   V a r i a n c e — design   3 * * * * * *
                  </p>
                  <p>
                   * * * * * * A n a l y s i s   o f   V a r i a n c e — design   3 * * * * * *
                  </p>
                  <p>
                   Tests of Between-Subjects Effects.
                  </p>
                  <p>
                   Tests of Significance for T1 using UNIQUE sums of squares
                   <br/>
                   Source of Variation          SS      DF        MS         F  Sig of F
                  </p>
                  <p>
                   WITHIN+RESIDUAL      1711628.60      22  77801.30
                   <br/>
                   MWITHIN A(1)        22330702.21       1  22330702    287.02      .000
                   <br/>
                   MWITHIN A(2)        46584902.09       1  46584902    598.77      .000
                  </p>
                  <p>
                   – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – –
                   <br/>
                   C
                  </p>
                  <p>
                   * * * * * * A n a l y s i s   o f   V a r i a n c e — design   3 * * * * * *
                  </p>
                  <p>
                   Tests involving 'B' Within-Subject Effect.
                  </p>
                  <p>
                   Tests of Significance for T2 using UNIQUE sums of squares
                   <br/>
                   Source of Variation          SS      DF        MS         F  Sig of F
                  </p>
                  <p>
                   WITHIN+RESIDUAL      1026646.75      22  46665.76
                   <br/>
                   MWITHIN A(1) BY B     164283.58       1 164283.58      3.52      .074
                   <br/>
                   MWITHIN A(2) BY B    1118314.54       1 1118314.5     23.96      .000
                  </p>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-content -->
                </div>
                <!-- .reply -->
                <div class="bbp-reply-header" id="post-228380">
                 <div class="bbp-meta">
                  <span class="bbp-reply-post-date">
                   2007年6月29日 上午6:44
                  </span>
                  <span class="bbp-header">
                   回复：
                   <a class="bbp-topic-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/6870/">
                    关于简单效应
                   </a>
                  </span>
                  <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/6870/#post-228380">
                   9 楼
                  </a>
                  <span class="bbp-admin-links">
                  </span>
                 </div>
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                </div>
                <!-- #post-228380 -->
                <div class="even bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-6870 bbp-reply-position-9 user-id-785 topic-author post-228380 reply type-reply status-publish hentry">
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                  <br/>
                  <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/785/" rel="nofollow" title="查看neunux的档案">
                   neunux
                  </a>
                  <br/>
                  <div class="bbp-author-role">
                   普通会员
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                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-author -->
                 <div class="bbp-reply-content">
                  <p>
                   试过，好像可以算，但是跟SPSS的结果不太一致，不知道为什么
                  </p>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-content -->
                </div>
                <!-- .reply -->
                <div class="bbp-reply-header" id="post-228331">
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                  <span class="bbp-reply-post-date">
                   2007年6月28日 下午2:14
                  </span>
                  <span class="bbp-header">
                   回复：
                   <a class="bbp-topic-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/6870/">
                    关于简单效应
                   </a>
                  </span>
                  <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/6870/#post-228331">
                   6 楼
                  </a>
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                 <!-- .bbp-meta -->
                </div>
                <!-- #post-228331 -->
                <div class="odd bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-6870 bbp-reply-position-6 user-id-785 topic-author post-228331 reply type-reply status-publish hentry">
                 <div class="bbp-reply-author">
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                  </a>
                  <br/>
                  <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/785/" rel="nofollow" title="查看neunux的档案">
                   neunux
                  </a>
                  <br/>
                  <div class="bbp-author-role">
                   普通会员
                  </div>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-author -->
                 <div class="bbp-reply-content">
                  <p>
                   当一个因素在另一个因素的不同水平上产生不同效应的时候，就出现了交互作用（interaction effect）。当然每一个因素可能会有自己的主效应（main effect）。
                   <br/>
                   在出现交互作用之后，需要进一步考察简单效应（simple effect）。即是考察A 在B1上的效应，A在B2上的效应，以及B在A1，B在A2上的效应。
                   <br/>
                   在SPSS中可以做，但是不知道在R中怎样做。
                  </p>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-content -->
                </div>
                <!-- .reply -->
                <div class="bbp-reply-header" id="post-228310">
                 <div class="bbp-meta">
                  <span class="bbp-reply-post-date">
                   2007年6月28日 上午6:01
                  </span>
                  <span class="bbp-header">
                   回复：
                   <a class="bbp-topic-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/6870/">
                    关于简单效应
                   </a>
                  </span>
                  <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/6870/#post-228310">
                   4 楼
                  </a>
                  <span class="bbp-admin-links">
                  </span>
                 </div>
                 <!-- .bbp-meta -->
                </div>
                <!-- #post-228310 -->
                <div class="even bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-6870 bbp-reply-position-4 user-id-785 topic-author post-228310 reply type-reply status-publish hentry">
                 <div class="bbp-reply-author">
                  <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/785/" rel="nofollow" title="查看neunux的档案">
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                  </a>
                  <br/>
                  <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/785/" rel="nofollow" title="查看neunux的档案">
                   neunux
                  </a>
                  <br/>
                  <div class="bbp-author-role">
                   普通会员
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                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-author -->
                 <div class="bbp-reply-content">
                  <p>
                   好像是有一个contrast包，但是是做多重比较的。
                   <br/>
                   简单效应的计算跟多重比较不一样，如果没有现成的包，难道要自己按照公式来算？好像不太方便啊
                  </p>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-content -->
                </div>
                <!-- .reply -->
                <div class="bbp-reply-header" id="post-228286">
                 <div class="bbp-meta">
                  <span class="bbp-reply-post-date">
                   2007年6月27日 下午1:51
                  </span>
                  <span class="bbp-header">
                   回复：
                   <a class="bbp-topic-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/6870/">
                    关于简单效应
                   </a>
                  </span>
                  <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/6870/#post-228286">
                   2 楼
                  </a>
                  <span class="bbp-admin-links">
                  </span>
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                </div>
                <!-- #post-228286 -->
                <div class="odd bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-6870 bbp-reply-position-2 user-id-785 topic-author post-228286 reply type-reply status-publish hentry">
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                  </a>
                  <br/>
                  <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/785/" rel="nofollow" title="查看neunux的档案">
                   neunux
                  </a>
                  <br/>
                  <div class="bbp-author-role">
                   普通会员
                  </div>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-author -->
                 <div class="bbp-reply-content">
                  <p>
                   为何没有人理睬？是问题不够具体吗？
                  </p>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-content -->
                </div>
                <!-- .reply -->
                <div class="bbp-reply-header" id="post-227786">
                 <div class="bbp-meta">
                  <span class="bbp-reply-post-date">
                   2007年6月18日 下午12:00
                  </span>
                  <span class="bbp-header">
                   回复：
                   <a class="bbp-topic-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/6779/">
                    以前有人问过的问题，再次请教大家，关于lisrel
                   </a>
                  </span>
                  <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/6779/#post-227786">
                   2 楼
                  </a>
                  <span class="bbp-admin-links">
                  </span>
                 </div>
                 <!-- .bbp-meta -->
                </div>
                <!-- #post-227786 -->
                <div class="even bbp-parent-forum-996 bbp-parent-topic-6779 bbp-reply-position-2 user-id-785 post-227786 reply type-reply status-publish hentry">
                 <div class="bbp-reply-author">
                  <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/785/" rel="nofollow" title="查看neunux的档案">
                   <img src="http://sdn.geekzu.org/avatar/dcb6b518ca797af2c691a799eece625c?s=80&amp;d=monsterid&amp;r=g"/>
                  </a>
                  <br/>
                  <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/785/" rel="nofollow" title="查看neunux的档案">
                   neunux
                  </a>
                  <br/>
                  <div class="bbp-author-role">
                   普通会员
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                 <div class="bbp-reply-content">
                  <p>
                   KM SY 的顺序应当与MO NY NE NX NK的顺序一致，否则就会读错数据。
                   <br/>
                   ps：最简单的解决办法就是试一试！
                  </p>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-content -->
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               </li>
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               <li class="bbp-footer">
                <div class="bbp-reply-author">
                 作者
                </div>
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                 帖子
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             记住用户名
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